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Ingeniero de Machine Learning Sénior

Híbrido en España·Añadida hace 5 meses (comprobada el 11 oct)

Resumen

Detalles del puesto

  • 180.000 US$ - 220.000 US$ al año

    Bruto, según indica la oferta.

  • Híbrido

    Solo desde ciertos lugares, según la oferta: «Hybrid in New York City or London»

Requisitos

  • Trabajar en inglés

    Se requiere inglés, según la oferta.

  • Estar cerca de España para los días híbridos

    No se menciona ninguna ayuda para la mudanza.

  • Tener 5+ años de experiencia

    Puesto de nivel Mid.

  • Titulación universitaria

    «Bachelor's degree in computer science or related field.» — según la oferta.

Habilidades

Esta oferta se escribió originalmente en inglés.

Requisitos

Qué buscan

  • Mínimo de 5 años de experiencia en ingeniería de ML aplicada, con enfoque en NLP, extracción de información o LLMs.

  • Competencia en Python y librerías de aprendizaje automático relevantes (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).

  • Sólido conocimiento de MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD para ML, seguimiento de experimentos).

  • Competencia con herramientas de desarrollo asistidas por IA (por ejemplo, GitHub Copilot, Claude Code agent) para acelerar el desarrollo de software, el prototipado, las pruebas y el despliegue de soluciones de ML.

  • Capacidad de resolución de problemas con mentalidad de producto y orientación a resultados.

  • Excelentes habilidades de comunicación; capacidad para colaborar con equipos de ingeniería, producto y negocio.

  • Comodidad trabajando en entornos de startup ágiles y de ritmo rápido.

  • Licenciatura en informática o campo relacionado.

Se valorará

Preferible

  • Máster o Doctorado en informática o campo relacionado

  • Experiencia en el entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje extensos.

  • Familiaridad con plataformas de computación en la nube y computación distribuida.

  • Familiaridad con herramientas modernas de ML Ops como Modal, Weights and Biases, Sagemaker, etc.

  • Experiencia con técnicas de fine-tuning de LLM como LoRA, QLoRA o marcos de entrenamiento con eficiencia de parámetros (por ejemplo, Unsloth).

Salario y beneficios

Qué ofrecen

SALARIO: $180,000 - $220,000 (basado en NYC, se ajustará según la ubicación geográfica)

  • Beneficios médicos, dentales y de la vista

  • PTO flexible (tiempo libre remunerado)

  • 401(k)

  • Política de trabajo desde casa flexible

  • Subsidio para oficina en casa

  • Programa de Asistencia al Empleado

  • Reembolso de gimnasio/Wifi

  • Asistencia educativa

  • Permiso parental

El puesto

TÍTULO: Sr. Machine Learning Engineer

Estamos buscando un Senior Machine Learning Engineer para diseñar y desplegar modelos que den sentido a documentos financieros altamente complejos y no estructurados, permitiéndonos entregar datos con una precisión, velocidad y confianza sin precedentes. Trabajarás directamente con LLM y otros modelos de ML, ayudando a escalar la plataforma de Canoe mientras moldeas la forma en que las firmas de inversión alternativa interactúan con sus datos.

Qué harás

  • Diseñar, entrenar y evaluar modelos de ML para la clasificación de documentos, extracción de entidades, resumen y recuperación de información.

  • Realizar el ajuste fino (fine-tuning) y la optimización de modelos de lenguaje extensos para casos de uso específicos del dominio, optimizando su rendimiento en cuanto a precisión, eficiencia y escalabilidad.

  • Trabajar estrechamente con los equipos de ingeniería de datos para el preprocesamiento y la ingeniería de características a partir de grandes conjuntos de datos para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

  • Construir servicios de ML escalables y listos para producción con sólidas capacidades de observabilidad, monitorización y reentrenamiento.

  • Contribuir al stack de MLOps de Canoe, incluyendo CI/CD para modelos, feature stores, marcos de evaluación y versionado de datos.

  • Colaborar con gestores de producto, ingenieros de software y otras partes interesadas para integrar modelos de aprendizaje automático en soluciones de extremo a extremo.

  • Mantenerse al día con los avances en LLMs, Agentic AI y ML, y traducir las nuevas investigaciones en mejoras prácticas para el stack tecnológico de Canoe.

  • Realizar revisiones de código para garantizar la calidad del mismo y proporcionar mentoría a los miembros junior del equipo de aprendizaje automático.

Cómo trabajarás

UBICACIÓN: Híbrido en Nueva York o Londres

Nuestros Valores

  • Client First -> Escuchar y ofrecer soluciones centradas en el cliente

  • Be An Owner -> Tomar la iniciativa, mejorar situaciones, impulsar resultados positivos

  • Excellence -> Establecer siempre el estándar más alto para uno mismo y para los demás

  • Win Together -> 1 + 1 = 3

Sobre Canoe Intelligence

Sector
Tecnología financiera

En sus propias palabras

Sobre la empresa y el equipo

EMPRESA: Canoe Intelligence

SITIO WEB: https://canoeintelligence.com/

Canoe está reimaginando los procesos de datos de inversión alternativa para cientos de inversores institucionales líderes, asignadores de capital, firmas de servicios de activos y gestores de patrimonios. Al combinar la experiencia del sector con las tecnologías de captura de datos más sofisticadas, la tecnología de Canoe automatiza los flujos de trabajo manuales altamente frustrantes, lentos y costosos relacionados con la gestión, extracción y entrega de datos y documentos de inversión alternativa. Con Canoe, los clientes pueden reenfocar el capital y los recursos humanos en el rendimiento y el crecimiento del negocio, aumentar la eficiencia y obtener un acceso más profundo a sus datos. La plataforma impulsada por IA de Canoe fue desarrollada en 2013 para Portage Partners LLC, una firma de inversión privada.

Canoe es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los aspectos del empleo, incluida la decisión de contratar, promover, disciplinar o despedir, se basarán en el mérito, la competencia, el rendimiento y las necesidades del negocio. No discriminamos por motivos de raza, color, religión, estado civil, edad, origen nacional, ascendencia, discapacidad física o mental, condición médica, embarazo, información genética, género, orientación sexual, identidad o expresión de género, condición de veterano o cualquier otra condición protegida por las leyes federales, estatales o locales.

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